判断一个 GEO 手法是否合规，有个很简单的标准：如果这件事被公开写进给客户的方案里，你会不会不好意思。
会不好意思的，基本都在边界外。
一、内容是真的还是造的
合规的做法：把一家企业真实存在的资质、案例、方法、数据，整理成准确的材料发布出去。
越界的做法：编造获奖、编造合作方、编造客户案例、生成大量署名虚假的「用户评价」。
后者短期确实有效 —— 模型读到了就会用。问题在于它经不起核查：一旦有人顺着去查，查不到的那一刻，模型和用户对这个品牌的信任会一起下降，而且这种损失比原来的收益大得多。
二、发布渠道是正常投放还是灌注
合规的做法：在真实存在、有编辑流程的媒体和平台上发布，数量有限，内容各不相同。
越界的做法：批量注册站点、批量生成只改了品牌词的模板文、在无人维护的垃圾站上铺量。
这条界线的判断方法：如果把这批内容拿给一个真实读者看，他会不会觉得是垃圾。 会的话，模型迟早也会这么判断。
三、有没有试图操纵模型本身
这是最明确的一条红线。往内容里塞针对模型的指令、构造诱导性的提示词注入、试图污染训练语料 —— 这些不是优化，是攻击。
各家平台都在持续清理这类行为，而且清理是按来源域名和实体来做的，被扫到的品牌会一起受损。
四、效果承诺的边界
「保证排第一」「保证 X 天上词」这类承诺，本身就是一个信号。
生成式答案按问题逐次生成，同一个问题换个说法、换个平台、换个时间结果都可能不同。要在这种机制上给出固定名次的保证，要么是不懂，要么是明知做不到但先把单签了。
合规的承诺形态是关于方法的：问题集不变、复测周期固定、原始答案可查、数字如实汇报 —— 包括汇报某个平台这一轮没有动。
五、企业怎么自保
采购时把这几条写进合同或至少写进方案确认函：
- 所有对外发布的内容需经客户确认，不得发布未经核实的宣称。
- 服务商提供每轮测量的原始记录（问题、答案全文、引用来源）。
- 明确不采用刷评、批量生成、模型输入操纵等手法。
- 效果条款按可测量的指标写，不写名次。
这四条写进去，大部分风险就挡在门外了。做不到这四条的服务商，便宜也不划算 —— 出问题时挨罚的是品牌，不是代运营。